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大数据开发-Spark Join原理详解

数据分析中将两个数据集进行 Join 操作是很常见的场景。在 Spark 的物理计划阶段,Spark 的 Join Selection 类会根 据 Join hints 策略、Join 表的大小、 Join 是等值 Join 还是不等值以及参与 Join 的 key 是否可以排序等条件来选择最 终的 Join 策略,最后 Spark 会利用选择好的 Join 策略执行最终的计算。当前 Spark 一共支持五种 Join 策略: Broadcast hash join (BHJ) Shuffle hash join(SHJ) Shuffle sort merge join (SMJ) Shuffle-and-replicate nested loop join,又称笛卡尔积(Cartesian product join) Broadcast nested loop join (BNLJ) 其中 BHJ 和 SMJ 这两种 Join 策略是我们运行 Spark 作业最常见的。JoinSelection 会先根据 Join 的 Key 为等值 Join 来选择 Broadcast hash ...

在nodejs中创建cluster

简介 在前面的文章中,我们讲到了可以通过worker_threads来创建新的线程,可以使用child_process来创建新的子进程。本文将会介绍如何创建nodejs的集群cluster。 cluster集群 我们知道,nodejs的event loop或者说事件响应处理器是单线程的,但是现在的CPU基本上都是多核的,为了充分利用现代CPU多核的特性,我们可以创建cluster,从而使多个子进程来共享同一个服务器端口。 也就是说,通过cluster,我们可以使用多个子进程来服务处理同一个端口的请求。 先看一个简单的http server中使用cluster的例子: const cluster = require('cluster'); const http = require('http'); const numCPUs = require('os').cpus().length; if (cluster.isMaster) { console.log(`主进程 ${process.pid} 正在运行`); // 衍生工作进程。 for (let i = 0; i < numC...

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